인공지능 에이전트의 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 핵심적인 측면 중 하나는 시간이 지남에 따라 정보를 학습하고 유지할 수 있는 능력, 즉 장기 기억력입니다. 다음과 같은 방법으로 인공지능 에이전트에 장기 기억력을 구현할 수 있습니다:

1. 지식 추출 및 저장: 사용자와 주 에이전트 간의 대화를 분석하는 "지식 에이전트"를 구현합니다. 이 지식 에이전트는 사용자 선호도, 작업 세부 사항, 문제 해결 전략 등 향후 사용을 위해 저장해야 할 관련 정보를 식별하고 추출할 수 있습니다. 추출된 지식은 효율적인 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.

2. 검색 및 상황 정보 보강: 사용자가 다시 에이전트와 상호 작용할 때, 에이전트는 벡터 데이터베이스를 신속하게 검색하여 관련 지식을 검색하고 사용자의 현재 질문에 추가할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 사용자의 과거 상호 작용을 고려하여 더 개인화되고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

3. 최적화 및 효율성: 지연 시간을 최소화하고 비용을 최적화하기 위해 다양한 최적화 기법을 구현할 수 있습니다. 예를 들어 관련 정보 검색이 필요한지 빠르게 확인할 수 있는 더 저렴하고 빠른 모델을 사용하거나, 자주 사용되지 않는 지식을 콜드 스토리지로 이동할 수 있습니다.

4. 지속적인 학습: "지속적으로 학습하는" 접근 방식을 채택하여 에이전트가 사용자 피드백과 상호 작용을 기반으로 자체 시스템 프롬프트와 워크플로를 학습하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 이를 통해 에이전트는 지속적으로 성능을 향상시키고 새로운 시나리오에 적응할 수 있습니다.

5. 메모리 관리: 사용 패턴에 따라 지식을 우선순위화하고 정리하는 등 복잡한 메모리 관리 기술을 구현하여 에이전트의 메모리가 효율적이고 관련성 있게 유지되도록 합니다.

이러한 장기 기억 기능을 구현함으로써 인공지능 에이전트는 사용자 선호도를 기억하고, 과거 상호 작용에서 학습하며, 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있어 더 원활하고 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

인공지능 에이전트가 과거 실수와 상호 작용을 통해 점점 더 나아질 수 있는지에 대한 질문은 자주 제기됩니다. 대부분의 현재 구축된 인공지능 에이전트는 "데이터 없음" 상태, 즉 첫 번째 실행과 100번째 실행 사이에 실질적인 차이가 없습니다. 이는 사용자가 이전에 제공한 선호도나 지침을 잊어버릴 수 있어 사용자 경험이 좋지 않을 수 있습니다. 또한 에이전트에게 반복적으로 동일한 지침을 제공해야 하므로 특정 표준 절차에 대해 에이전트를 교육하기 어렵습니다.

이를 해결하기 위해 인공지능 에이전트에 장기 기억력과 학습 기능을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 선호도를 기억하고, 자체 워크플로와 프롬프트를 업데이트하며, 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 발전할 수 있습니다. 이는 인간이 새로운 기술과 지식을 습득하는 것과 유사합니다.

대화에서 관련 정보를 요약하고 추출하여 벡터 데이터베이스에 저장하고 향후 상호 작용에서 검색할 수 있는 "지식 에이전트"를 구현함으로써, 지속적인 메모리와 사용자 요구 사항에 적응할 수 있는 인공지능 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 통해 훨씬 나은 사용자 경험과 더 많은 기술과 작업을 처리할 수 있는 능력을 얻을 수 있습니다.

또한 "지속적으로 학습하는 언어 에이전트(CLLA)" 프로젝트와 같은 더 발전된 기술은 인공지능 에이전트가 시뮬레이션된 환경에서 상호 작용하며 세계에 대해 지속적으로 학습하고, 일반화된 학습을 추출하여 새로운 작업과 환경에 적용할 수 있음을 보여줍니다.

장기 기억력과 학습 기능을 구현하는 것은 인간과 같이 시간이 지남에 따라 발전하고 개선될 수 있는 인공지능 에이전트를 개발하는 데 있어 중요한 단계입니다. 이는 AI 기반 애플리케이션의 미래를 형성할 중요한 연구 및 개발 분야입니다.

이 섹션에서는 Autogpt 프레임워크의 Teachable Agents 기능을 사용하여 인공지능 에이전트에 장기 기억력을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 접근 방식을 통해 에이전트가 과거 상호 작용에서 학습하고 사용자 선호도를 기억할 수 있어 더 개인화되고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

시작하려면 먼저 teachable 라이브러리를 설치하고 필요한 구성 파일을 설정해야 합니다. 그런 다음 TeachableAgent를 만들고 Teachability 기능을 추가하여 장기 기억 기능을 처리합니다.

주요 단계는 다음과 같습니다:

1. teachable 라이브러리 설치: pip install teachable
2. app.py 파일을 만들고 필요한 라이브러리를 가져옵니다:

   from autogpt.agent import Agent
   from autogpt.abilities.teachability import Teachability
   import os
   from dotenv import load_dotenv
   from autogpt.config import Config
   

3. 환경 변수와 언어 모델 구성을 로드합니다:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. TeachableAgent를 만들고 Teachability 기능을 추가합니다:

   agent = Agent(
       model_name=cfg.model_name,
       temperature=cfg.temperature,
       max_tokens=cfg.max_tokens,
       top_p=cfg.top_p,
       top_k=cfg.top_k,
       num_completions=cfg.num_completions,
       presence_penalty=cfg.presence_penalty,
       frequency_penalty=cfg.frequency_penalty,
   )
   
   teachability = Teachability(reset_db=False)
   agent.add_ability(teachability)
   

5. 사용자 프록시 에이전트를 만들고 대화를 시작합니다:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, I don't eat fish.")
   user_proxy.chat("Can you give me a meal plan for the next week?")
   

이 예에서 Teachability 기능은 TeachableAgent에 추가되어 에이전트가 사용자 선호도를 학습하고 기억할 수 있습니다. 사용자가 생선을 먹지 않는다고 언급하면 에이전트는 이 정보를 로컬 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이후 사용자가 식단 계획을 요청하면 에이전트는 저장된 선호도를 검색하여 생선 요리 없이 계획을 생성합니다.

Teachability 클래스는 사용자별 정보의 저장 및 검색을 포함한 장기 기억 기능을 처리합니다. 사용자 메시지에 저장 또는 검색해야 할 정보가 포함되어 있는지 판단하기 위해 텍스트 분석 에이전트를 사용합니다.

인공지능 에이전트에 장기 기억력을 구현함으로써 사용자에게 더 개인화되고 상황에 맞는 경험을 제공하여 사용자 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.

과거 상호 작용에서 학습하고 발전할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 에이전트를 구축하는 것은 강력하고 매력적인 개념입니다. 논의된 기술을 구현함으로써 인공지능 에이전트는 시간이 지남에 따라 진화하고 발전하여 사용자에게 점점 더 개인화되고 효과적인 경험을 제공할 수 있습니다.

강조된 핵심 측면은 다음과 같습니다:

• 에이전트가 새로운 상호 작용마다 사용자 선호도와 과거 맥락을 잊어버리는 문제 해결.
• 대화를 분석하고 관련 정보를 추출하여 향후 검색을 위해 저장하는 "지식 에이전트" 개발.
• 에이전트의 성장하는 지식베이스에 대한 빠른 접근을 가능하게 하는 벡터 데이터베이스와 효율적인 검색 메커니즘 활용.
• 시뮬레이션된 환경과의 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하는 자기 진화 에이전트 시스템 탐구.
• Gamma 플랫폼과 같은 실제 사례를 통해 인간-AI 협업의 원활함 입증.

장기 기억력과 학습 기능을 구현함으로써 인공지능 에이전트는 시간이 지남에 따라 더 적응력 있고 개인화되며 사용자에게 더 가치 있는 존재가 될 수 있습니다. 이는 AI 기반 애플리케이션 및 서비스의 진화에 있어 중요한 단계를 나타내며, 더 지능적이고 매력적인 사용자 경험을 열어갈 것입니다.